culane数据集转换coco

### 将 CULane 数据集转换为 COCO 格式 COCO (Common Objects in Context) 是一种广泛使用的数据集格式，适用于多种计算机视觉任务。要将 CULane 数据集转换为 COCO 格式的标注文件，需要遵循 COCO 的 JSON 结构标准[^1]。 #### COCO 格式简介 COCO 标注文件通常是一个 JSON 文件，包含以下几个主要字段： - `images`: 图像的相关信息列表。 - `annotations`: 对象实例的标注信息列表。 - `categories`: 类别的定义列表。 JSON 文件结构如下所示： ```json { "info": {}, "licenses": [], "images": [ { "id": int, "width": int, "height": int, "file_name": str, ... } ], "annotations": [ { "id": int, "image_id": int, "category_id": int, "segmentation": RLE or [polygon], "area": float, "bbox": [x,y,width,height], "iscrowd": 0 or 1, ... } ], "categories": [ { "id": int, "name": str, "supercategory": str, ... } ] } ``` #### 转换过程详解 ##### 1. 解析 CULane 数据集 CULane 数据集中每张图像对应的车道线标注是以 TXT 文件形式存储的，其中每一行表示一条车道线上的点集合，每个点由 `(x, y)` 坐标组成。例如： ``` (128, 345), (130, 360), ..., (200, 720) ``` 这些点可以通过简单的字符串解析提取出来并转化为多边形的形式用于后续处理。 ##### 2. 构建 COCO 格式的基础框架 创建一个新的 JSON 文件作为目标输出文件，并初始化 `images`、`annotations` 和 `categories` 字段。对于车道检测任务，假设类别只有一个（即“lane”），则可以在 `categories` 中添加相应的条目。 ```python import json from pathlib import Path def initialize_coco_structure(): coco_data = { "info": {}, "licenses": [], "images": [], "annotations": [], "categories": [] } category_info = {"id": 1, "name": "lane", "supercategory": ""} coco_data["categories"].append(category_info) return coco_data ``` ##### 3. 遍历 CULane 数据集 读取 CULane 数据集中的所有图像及其对应标签文件，将其映射到 COCO 格式中。以下是实现该功能的核心逻辑代码片段： ```python def convert_to_coco(culane_dir, output_json_path): culane_dir = Path(culane_dir) image_files = list((culane_dir / 'driving_segmented').glob('*.jpg')) label_files = [(culane_dir / f'driving_label/{f.stem}.lines.txt') for f in image_files] coco_data = initialize_coco_structure() annotation_id = 1 for img_idx, (img_file, lbl_file) in enumerate(zip(image_files, label_files)): with open(lbl_file, 'r') as f: lines = [[int(x) for x in point.split(',')] for line in f.readlines() for point in line.strip().split()] image_entry = { "id": img_idx + 1, "width": 1640, # 替换为实际宽度 "height": 590, # 替换为实际高度 "file_name": img_file.name, "license": None, "flickr_url": "", "coco_url": "", "date_captured": "" } coco_data['images'].append(image_entry) for lane_points in lines: segmentation = [point for coord in lane_points for point in coord] bbox = calculate_bbox(lane_points) # 自定义函数计算边界框 area = calculate_area(segmentation) # 自定义函数计算面积 annotation_entry = { "id": annotation_id, "image_id": img_idx + 1, "category_id": 1, "segmentation": [segmentation], "area": area, "bbox": bbox, "iscrowd": 0 } coco_data['annotations'].append(annotation_entry) annotation_id += 1 with open(output_json_path, 'w') as f: json.dump(coco_data, f, indent=4) ``` 上述代码实现了以下功能： - **遍历图像和标签文件**：通过匹配 `.jpg` 和 `.txt` 文件名来获取图像与标注之间的关联关系。 - **生成 COCO 图像条目**：为每张图像填充必要的元数据。 - **生成 COCO 注解条目**：基于车道线点集构建分割掩码 (`segmentation`) 并推导出其他必要属性如边界框 (`bbox`) 和区域大小 (`area`)。 注意：需自行实现辅助函数 `calculate_bbox()` 和 `calculate_area()` 来分别计算包围盒以及对象占据像素的数量。 ##### 4. 输出结果 运行以上脚本后即可获得符合 COCO 标准的 JSON 文件，可以直接应用于支持此输入格式的目标检测或语义分割工具链之中[^2]。 --- ####